Комментарии 9
Вот бы что-нибудь новое, поспецифичнее почитать. Почаще бы разработки выкладывали. Интересно было бы посмотреть на подходы к решению проблем.
Бедные и несчастные ирисы. В какую статью по нейронным сетям не глянь то все объясняют именно на них. Чем же всем так приглянулись эти цветки? Или может просто копируют все у друг друга?)
Это была лабораторная работа, и в задании у меня было условие, что работа будет проводится именно с этим датасетом. Сейчас пишу один сайтик как раз связанный с анализом большого количества данных, и планирую использовать нейросети при этом. В ближайшее время надеюсь выпущу на эту тему подробную статью.
Стандартный набор данных.
Дистиллированный, обсосанный, без костылей, вил, засад.
А если взять что-то своё, там на каждом шагу придётся велосипеды поднимать.
Зумеры открыли датасет Iris. Так и до Титаника недалеко
Как я понимаю план выкладки материала совпадает с тем планом как вас учат в институте?) Если это так то обработка и анализ данных проработан хорошо. Я бы просто взял датасет убедился что в каждой категории одинаковое количество примеров и перешёл бы к обучению нейронной сети) если бы количество было бы разное то либо удалил лишнее либо добавил ещё что-то.
А ещё я бы использовал в последнем слое в качестве активационной функцию "sigmoid", считаю что она лучше подходит для детектирование классов.
Нейронные сети и dataset IRIS